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风格转移

这几天看了一篇风格转移的论文，这里大致介绍下论文的内容，并且推到下论文中出现的公式。

基本思想

有两张图片，我们关注一张图片的内容(Content)记为C，一张图片的风格(Style)记为S，想要生成一张图片包含C的内容和S的风格，记为G。

那么如何获取图片的C和S那？论文使用训练好的VGG net解决这一问题。

文中使用VGG net的中间层来表示C：对于一张input_image，中间某一输出层shape为$heighttimes width times channel$，将其reshape成$(channel times (height * width))$。这样便得到了C，简单的理解是使用训练好的VGG net对图片进行再编码。为公式推导方便我们记为$F_{N times M}$，N为特征图的数量，M为特征图的大小。

对于S的表示略微复杂：在VGG net的某一层，得到了该层的feature maps，计算这些feature maps的特征相关性feature correlations，就可以得到这一层的“风格表示”，最终的S是多个层的“风格表示”的线性组合。

怎么计算feature correlations那？文中介绍了使用Gram Matrix的方法。

从定义可以看出，Gram阵是对称阵，我们公式推导会多次用到这一性质。

loss定义

论文中定义的Loss是对ContentLoss和StyleLoss进行加权求和。

其中$alpha$和$beta$是超参数

ContentLoss

为公式推到方便，先来定义几个符号

$overrightarrow{p}$: 原始图像

$overrightarrow{x}$: 生成图像

$l$: VGG net的第$l$层

$F^l$: 原始图像在VGG net第$l$层的内容特征表示

$P^l$: 生成图像在VGG net第$l$层的内容特征表示

ContentLoss定义为

误差对$l$层每一激活值的偏导

这一步偏导好求，就是当$F^l_{ij}<0$时偏导是0，文中没有做解释

StyleLoss

$overrightarrow{a}$: 原始图像

$overrightarrow{x}$: 生成图像

$l$: VGG net的第$l$层

$A^l$: 原始图像在VGG net第$l$层的风格特征表示

$G^l$: 生成图像在VGG net第$l$层的风格特征表示

第$l$层的StyleLoss定义为

TotalStyleLoss定义为

误差对$l$层每一激活值的偏导

接下来是推导过程

考虑这个式子$frac{partial{G^l_{mn}}}{partial{F^l_{ij}}}$

当$mneq i,nneq i$时，上式为0

当$m=i,nneq i$时，上式为$F_{nj}$

当$mneq i,n=i$时，上式为$F_{mj}$

当$m=i,n=i$时，上式为$F_{ij}$

又

利用Gram矩阵的对称性得

论文实现

link

Acknowledgement

Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks by Gatys et al. CVPR 2016

Neural Transfer with PyTorch